arXiv · AI· Siyuan Hu, Abulikemu Abuduweili, Yue Meng, Shipeng Liu, Quentin Leboutet, Chen Chen, Matthias M\"uller, Vladlen Koltun·· 8 小时前AI 评分44
HALO 机器人系统:通过模拟生成视觉-语言-动作数据,实现在真实环境中的零样本迁移
Perceptive Humanoid Motion from Simulation
AI 导读
HALO 是一个通过流水线在 1000 个程序化生成住宅中合成视觉-语言-动作数据的人形机器人自主系统。 该系统获取了坐椅子、通过半开大门、爬桌下和推箱子等物理技能,并能在未经真实住宅训练的条件下,零样本迁移到物理世界,在 6 个未建图的真实环境中 360 次测试中达到 91% 的成功率。
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